高光谱遥感图像谱窗选择及联合分类研究

项目名称： 高光谱遥感图像谱窗选择及联合分类研究

项目编号： No.61375011

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 郭宝峰

作者单位： 杭州电子科技大学

项目金额： 78万元

中文摘要： 高光谱遥感可以广泛应用于农业估产、地质调查、环境监测等国民经济关键领域，是国家高科技发展的重要内容。本项目将紧密围绕高光谱图像的数据高冗余性，单像素点高维度等特点，从优化特征提取和改进分类器设计出发，研究提升高光谱遥感图像分类准确性的方法与理论。着重研究高光谱特征谱窗建模、谱窗自动搜寻算法、高光谱多特征集联合分类方法等。以自然植被和人工道路等地物分类为研究背景，定义高光谱特征谱窗概念，建立高光谱谱窗模型，揭示谱窗与分类准确率之间的定量关系，形成合理、完整与清晰的谱窗特征选择表达式。在此基础上，开发谱窗搜寻方法，实现基于可微互信息的自动特征谱窗搜索算法，利用AVIRIS和HYDICE等高光谱数据集，验证特征谱窗选择的合理性和有效性。最后，从特征谱窗数据中提取具有"可分性"特性的特征集，应用改进的贝叶斯分类器组合方法，与具有"生成"特性的高光谱反演特征集进行联合分类，达到提升分类准确性的目的。

中文关键词： 高光谱；分类；融合；；

英文摘要： Hyperspectral remote sensing can be widely applied to key areas of national economy, such as crop yield estimation, geological survey, environmental monitoring etc., and is one of the important divisions of the China high-tech development plan. By conside

英文关键词： Hyperspectral；Classification；Fusion；；